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火山引擎推出PromptPilot,助力大模型应用轻松落地

在近日于北京举行的 PromptPilot 产品发布会上,火山引擎正式推出了其新一代 AI 提示词工程平台 ——PromptPilot。 此次发布会面向开发者、企业客户和技术爱好者,旨在展示 PromptPilot 如何有效解决大模型应用中的核心难题。 随着大模型技术的快速发展与成本的不断降低,火山引擎技术负责人许伟指出,当前在实际业务应用中仍面临三大痛点:需求表达不清晰、模型能力边界模糊以及上下文动态适应困难。

在近日于北京举行的 PromptPilot 产品发布会上,火山引擎正式推出了其新一代 AI 提示词工程平台 ——PromptPilot。此次发布会面向开发者、企业客户和技术爱好者,旨在展示 PromptPilot 如何有效解决大模型应用中的核心难题。

随着大模型技术的快速发展与成本的不断降低,火山引擎技术负责人许伟指出,当前在实际业务应用中仍面临三大痛点:需求表达不清晰、模型能力边界模糊以及上下文动态适应困难。传统的提示词编写过程往往像 “炼金术”,极度依赖经验与反复调试,难以保证效果的稳定性。

人工智能大脑 大模型 (2)

图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney

为了解决这些问题,PromptPilot 采用 “数据驱动 + 交互协同” 的系统工程方法,围绕三大核心能力展开:引导式需求探索平台、自动化提示词优化引擎和闭环迭代的 Badcase 洞察机制。该平台致力于将提示词开发转变为可复用、可衡量且可持续优化的标准化流程。

除了优化提示词,PromptPilot 还构建了一个完整的 AI 工程生态。算法工程师王铁飞介绍,PromptPilot 的功能涵盖提示词生成、多模型评测、知识库融合和多模态理解等多个方面。例如,“问题工程车间” 可以快速生成高质量的提示词草案,而 “答案工程车间” 则支持生成和校准理想回答及评估标准。该平台的上下文工程能力也能够结合企业自有知识库,显著提高输出的准确性与业务贴合度。

在发布会上,来自想法流的 AI 产品负责人郑世宇分享了他们使用 PromptPilot 的成功案例。在 “海龟汤” 复杂逻辑推理项目中,团队将提示词迭代周期从10小时缩短至30分钟,错误率降低超过80%,极大提升了用户互动质量与内容丰富性。

为了满足不同用户的需求,PromptPilot 推出了多个版本,包括面向个人开发者的免费版和标准版,以及支持团队协作的团队版。新注册用户在10月31日前还可领取无门槛代金券,体验平台内的各项资源与服务。

火山引擎表示,未来将继续推进 PromptPilot 的能力进化,与开发者共同构建更加开放、高效、可信赖的大模型应用生态。

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